melusine

？ ** BREAKING **：新しいメジャーバージョンMelusine 3.0が利用可能ですか？

• フリーソフトウェア：Apacheソフトウェアライセンス2.0
• ドキュメント：maif.github.io/melusine
• インストール： pip install melusine
• チュートリアル：Melusineを発見してください

概要

メールワークフローを最適化するために設計された包括的な電子メール処理ライブラリであるMelusineを発見してください。 Melusineの高度な機能を活用して達成します。

• 簡単な電子メールルーティング：電子メールが意図した宛先に高い精度で届くようにします。
• スマートな優先順位付け：タイムリーなハンドリングと効率的なタスク管理のために、緊急電子メールに優先順位を付けます。
• スニペットの概要：関連する情報を長い電子メールから抽出し、貴重な時間と労力を節約します。
• 精密フィルタリング：受信トレイから不要な電子メールを排除し、フォーカスを維持し、混乱を減らします。

Melusineは、ディープラーニングフレームワーク（ハギングフェイス、Pytorch、Tensorflowなど）の統合、決定論的ルール（Regex、キーワード、ヒューリスティック）の統合を完全な電子メール資格ワークフローに促進します。

なぜメルシンを選ぶのですか？

Melusineは、機能と利点の組み合わせで際立っています。

• パッケージ化されたツール：Melusineには、すぐに使用できる機能が付属しています。
  • 電子メールの会話を個々のメッセージにセグメント化します
  • テグ付けメッセージパーツ（電子メールボディ、署名、フッターなど）
  • 転送された電子メール処理
• 合理化された実行：コアメールの資格ロジックに焦点を当てながら、Melusineはボイラープレートコードを処理し、デバッグモード、パイプラインの実行、コードの並列化などを提供します。
• 柔軟な統合：Melusineのモジュラーアーキテクチャにより、さまざまなAIフレームワークとのシームレスな統合が可能になり、好みのツールとの互換性が確保されます。
• 生産対応：MAIFプロダクション環境で証明されたMelusineは、必要な堅牢性と安定性を提供します。

電子メールセグメンテーションの例

次の例では、電子メールは、遷移パターンによって区切られた2つの異なるメッセージに分割されます。次に、各メッセージにラインごとにタグ付けされます。この電子メールセグメンテーションは、機械学習モデルのパフォーマンスを向上させるために、後で活用できます。

はじめる

包括的なドキュメントとテストされたチュートリアルを調べて、開始してください。または、Melusineのシンプルさとパワーを体験するために、最小限の例に飛び込みます。

    from melusine . data import load_email_data
    from melusine . pipeline import MelusinePipeline

    # Load an email dataset
    df = load_email_data ()

    # Load a pipeline
    pipeline = MelusinePipeline . from_config ( "demo_pipeline" )

    # Run the pipeline
    df = pipeline . transform ( df )

上記のコードはデフォルトのパイプラインを実行し、次のような列を含む適格な電子メールデータセットを返します。

• messages ：各電子メールに存在する個々のメッセージのリスト。
• emergency_result ：緊急のメールを識別するフラグ。

Melusineを使用すると、電子メールの処理、プロセスの合理化、効率の最大化、全体的な生産性の向上を変革するための設備が整っています。